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局部加权线性回归
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详细解释：局部加权线性回归：不做定义，只做比较。增加的局部加权，类似KNN的思想，离待遇测点距离越近的点，权值越大，近似得到预测点局部线性方程。 LWLR使用核（类似SVM中的核），最常用的是高斯核，其中参数σ越接近1，函数约接近全部点的线性回归模型；越接近0，越少的点，且越接近预测点的局部点用于训练模型。

以下为句子列表：
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